<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="largesize">
        <h2>Nepiederošu vērtību atrašana</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-2FD18406-6333-45B9-8220-E930C1E154B2-web.png" alt="Nepiedero&scaron;u vērtību atra&scaron;ana"></h2>
        <hr/>
    <p>Rīks Nepiedero&scaron;u vērtību atra&scaron;ana nosaka, vai jūsu telpiskajos datos ir kādas statistiski nozīmīgas nepiedero&scaron;as vērtības.
        <ul>
            <li>Vai jūsu datos ir anomāliju zonas (kriminālnoziegumi, koki, satiksmes negadījumi)? Kā jūs varat būt dro&scaron;s?
            </li>
            <li>Vai jūs esat atklāju&scaron;i statistiski patie&scaron;ām nozīmīgas nepiedero&scaron;as vērtības (piemēram, tērē&scaron;anas paradumiem, zīdaiņu mirstībai, nemainīgi augstiem testē&scaron;anas rezultātiem) vai, iespējams, datus varētu skaidrot citādi, mainot kartes simbolizāciju?
            </li>
        </ul>
        Rīks Nepiedero&scaron;u vērtību atra&scaron;ana palīdzēs jums atbildēt uz &scaron;iem jautājumiem ar pārliecību.
    </p>
    <p>Ik reizi, paskatoties uz karti, neapzināti cen&scaron;amies ieraudzīt sakarības pat tad, ja tādu nav. Līdz ar to, var būt sarežģīti izprast, vai sakarības datos ir reālu telpiskos procesu, vai nejau&scaron;ības rezultāts. Tāpēc pētnieki un analītiķi izmanto statistikas metodes, tostarp Nepiedero&scaron;u vērtību atra&scaron;ana (Anselin Local Moran's I), lai kvantificētu telpiskos piemērus. Kad jūs atrodat statistiski nozīmīgas nepiedero&scaron;as vērtības datos, esat ieguvis noderīgu informāciju. Zinā&scaron;anas par to, kur un kad ir parādīju&scaron;ās nepiedero&scaron;ās vērtības, var sniegt būtisku informāciju par procesiem, kas veicina redzamās sakarības. Nākamajā solī vajadzētu izpētīt, kāpēc &scaron;ajās nepiedero&scaron;o vērtību zonās dati ievērojami at&scaron;ķiras. Zinā&scaron;anas par to, ka, piemēram, dzīvokļu laupī&scaron;anu skaits atsevi&scaron;ķos rajonos ir lielāks, lai gan tuvumā eso&scaron;ajos rajonos laupī&scaron;anu skaits ir mazs, ir svarīga informācija profilakses stratēģijās, lai sadalītu ierobežotos policijas resursus, uzsāktu kvartālu novēro&scaron;anas programmas, atļautu padziļinātu izmeklē&scaron;anu krimināllietās vai konstatētu iespējamos aizdomās turamos.
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="analysisLayer">
        <div><h2>Izvēlēties slāni, kuram tiks aprēķinātas nepiederošās vērtības.</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Punkts vai laukuma slānis, kurā tiks meklētas nepiedero&scaron;ās vērtības.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="analysisField">
        <div><h2>Atrast nepiederošās vērtības:</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>&Scaron;ī analīze atbild uz jautājumu: kur manos datos ir telpiski nepiedero&scaron;as vērtības?
            </p>
            <p>Ja jūsu dati ir punkti un izvēlēsities iespēju  <b>Punktu skaits</b>, &scaron;is rīks novērtēs punktu elementu telpisko izkārtojumu, lai atbildētu uz jautājumu: Kur ir punkti, kas negaidīti veido klasterus vai izkliedējas?
            </p>
            <p>Ja izvēlēsities lauku, &scaron;is rīks novērtēs ar katru elementu saistīto vērtību , lai atbildētu uz jautājumu: kur ir zemas vērtības, ko ieskauj augstas vērtības? Kur ir augstas vērtības, ko ieskauj zemas vērtības?
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="aggregationPolygonLayer">
        <div><h2>Skaitīt punktus šajās robežās:</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Pēc noklusējuma tiek skaitīti punkti zvejas tīkla režģī, ko rīks izveido, ņemot vērā jūsu punktu datus. Varat arī izvēlēties skaitīt punktus se&scaron;stūra režģī vai nodro&scaron;ināt laukumu slāni (parasti tie atspoguļo administratīvās ziņo&scaron;anas rajonus, piemēram, tautas skaitī&scaron;anu, pa&scaron;valdību robežas vai apgabalus), lai atbildētu uz jautājumu: Ņemot vērā punktu skaitu katrā laukuma elementā, vai ir vietas ar statistiski nozīmīgu augstu vai zemu punktu skaitu salīdzinājumā ar blakus eso&scaron;ajiem rajoniem?
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="boundingPolygonLayer">
        <div><h2>Nosakiet, kur punkti ir iespējami</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Vai nu uzzīmējiet vai norādiet slāni, kas definē, kur iespējami incidenti, lai atbildētu uz jautājumu: Vai laukumos ir izvietojumi ar negaidīti augstu vai zemu punktu koncentrāciju?
            </p>
            <p>Uzzīmētais laukums vai jūsu norādītie laukuma elementi, kur punkti iespējami varēs gadīties. Lai zīmētu &scaron;os laukumus, noklik&scaron;ķiniet uz pogas  <b>Zīmēt</b> un pēc tam noklik&scaron;ķiniet uz atra&scaron;anās vietas kartē, lai izveidotu laukuma formu. Lai zīmētu papildu laukumus, vēlreiz noklik&scaron;ķiniet uz pogas Zīmēt un pēc tam noklik&scaron;ķiniet uz atra&scaron;anās vietas kartē, lai turpinātu.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="dividedByField">
        <div><h2>Dalīt ar</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Reizēm var būt nepiecie&scaron;ams analizēt modeļus, kuri ņem vērā pamata sadalījumus. Piemēram, ja jūsu punkti atspoguļo noziedzību, dalot ar kopējo iedzīvotāju skaitu, iegūsit noziegumu analīzi uz vienu iedzīvotāju, nevis neapstrādātu noziegumu skaitu. Atribūta&nbsp;dalītāja izvēli nereti dēvē par normalizē&scaron;anu.
            </p>
            <p> Izvēloties <i>Esri Population</i>, katrs laukuma elements tiks bagātināts ar iedzīvotāju skaita datu vērtībām, kuras tiks izmantotas kā atribūts&nbsp;&mdash; dalītājs. &Scaron;ī opcija patērē servisa kredītus.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="permutations">
        <div><h2>Optimizēt</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Jūs varat izvēlēties optimizēt ātrumu un precizitāti.
            </p>
            <p>&Scaron;is rīks izmanto permutāciju, lai noteiktu, cik ļoti jūsu datu telpiskais modelis at&scaron;ķiras no izlases. Palielinot permutāciju skaitu, palielinās precizitāte, taču tāpat palielinās arī apstrādes laiks.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="overrideOptions">
        <div><h2>Opcijas</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Rīks piemeklēs optimālos iestatījumus  <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> un <b>Attāluma josla</b> noklusējumiem, balstoties uz datu raksturlielumiem. Tomēr, ja ir konkrēts <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> vai <b>Attāluma josla</b>, kas ir piemērota jūsu analīzei, izvēlnē <b>Opcijas</b> varat iestatīt &scaron;īs vērtības.
            </p>
            <p>Izvēlne  <b>Opcijas</b> ir noderīga arī, veicot dažādu datu kopu analīzi, jo tā ļauj saglabāt <b>Attāluma josla</b> un <b>&Scaron;ūnu izmērs</b> nemainīgus vairākās datu kopās. Tā jūs varat salīdzināt rezultātus (piemēram, par aptauko&scaron;anās un diabēta vai paveikto kriminālnoziegumu rādītājiem divos dažādos gados).
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="cellSize">
        <div><h2>Šūnu izmērs</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Režģa &scaron;ūnu, kurās tiek skaitīti punkti, izmērs.
            </p>
            <p>Izmantojot se&scaron;stūra režģi punktu skaitī&scaron;anai, &scaron;is attālums tiek izmantots kā se&scaron;stūru augstums.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="distanceBand">
        <div><h2>Attāluma kanāls</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Katrs elements tiek analizēts saistībā ar tiem blakus eso&scaron;ajiem elementiem, kas atrodas jūsu norādītajā attālumā. Rīks var aprēķināt noklusējuma attālumu, kā arī jūs varat izmantot &scaron;o opciju, lai iestatītu konkrētu attālumu, kas ir piemērots jūsu analīzei.
            </p>
            <p>Piemēram, ja pētījums ir par svārstmigrācijas modeļiem, un jūs zināt, ka vidējais attālums līdz darbam ir, piemēram, 24,14&nbsp;km, jūs kā attāluma joslu varat iestatīt 24,14&nbsp;km.
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outlierResultLayer">
        <div><h2>Rezultātu slāņa nosaukums</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Norādiet slāņa nosaukumu, kas tiks izveidots sadaļā  <b>Mans saturs</b> un pievienots kartei. &Scaron;is rezultāta slānis rādīs statistiski nozīmīgas augstu un zemu vērtību nepiedero&scaron;ās vērtības vai punktu skaitu. Ja rezultāta slāņa nosaukums jau pastāv, jums tiks uzdots jautājums, vai vēlaties to pārdēvēt.
            </p>
            <p>Lietojot iespēju  <b>Saglabāt rezultātu</b> nolaižamajā lodziņā, varat norādīt mapes nosaukumu sadaļā <b>Mans saturs</b>, kur tiks saglabāts rezultāts.
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
